डेटा विज्ञान और डेटा माइनिंग के बीच अंतर
डेटा विज्ञान और डेटा माइनिंग की कोई आवश्यकता नहीं है। वे 21 वीं शताब्दी के सबसे बड़े बज़्ज़ शब्द हैं । यही कारण है कि हर किसी के लिए इन शर्तों और डेटा विज्ञान और डेटा माइनिंग के बीच महत्वपूर्ण अंतर समझना अनिवार्य हो गया है। यह कोई ऐसा व्यक्ति बनें जो ‘डेटा-स्पेस’ या किसी ऐसे व्यक्ति की तलाश कर रहा है जो इस क्षेत्र में करियर बनाने के लिए गंभीर है।
अनिवार्य रूप से, विज्ञान और माइनिंग पूरी तरह से भिन्न शब्द हैं, लेकिन जब डेटा की बात आती है तो वे अक्सर हाथ में जाते हैं। हालांकि, डेटा विज्ञान और डेटा माइनिंग के बीच अंतर एक प्रासंगिक मौजूद है जो जांच के लिए उपयुक्त बनाता है।
एेतिहाँसिक विचाराे से
तकनीकी विवरणों में जाने से पहले चलो शब्दों के विकास पर नजर डालें। एक ऐतिहासिक जांच स्पष्ट करेगी कि वर्तमान में शब्दों का उपयोग कैसे किया जाता है।
- ‘डेटा विज्ञान’ शब्द लगभग 1960 के आसपास रहा है, लेकिन फिर इसे ‘कंप्यूटर विज्ञान’ के विकल्प के रूप में इस्तेमाल किया गया था।वर्तमान में, यह एक पूरी तरह से अलग अर्थ है।
- 2008 में, डीजे पाटिल और जेफ हैमरबाकर क्रमशः लिंक्डइन और फेसबुक में उनकी भूमिका का वर्णन करने के लिए स्वयं को ‘डेटा वैज्ञानिक’ कहने वाले पहले व्यक्ति बने।
- 2012 में, हार्वर्ड बिजनेस रिव्यू आलेख ने डेटा वैज्ञानिक को ’21 वींशताब्दी का सबसे कामुक काम ‘ बताया।
- शब्द माइनिंग शब्द समानांतर विकसित हुआ है।यह 1990 के दशक में डेटाबेस समुदायों के बीच प्रचलित हो गया।
- डेटा माइनिंग के मूल केडीडी (डेटाबेस में ज्ञान खोज) के लिए मूल है।केडीडी डेटाबेस में मौजूद जानकारी से ज्ञान खोजने की प्रक्रिया है। और डेटा माइनिंग केडीडी में एक प्रमुख उपप्रोसेसर है।
- डेटा माइनिंग अक्सर केडीडी के साथ एक दूसरे के साथ उपयोग किया जाता है।
यद्यपि ये नाम स्वतंत्र रूप से चित्र में आ गए हैं, वे अक्सर एक दूसरे के पूरक के रूप में बाहर आते हैं, आखिरकार, वे डेटा विश्लेषण से बारीकी से संबंधित हैं।
संक्षिप्त वर्णन
डेटा माइनिंग डेटा सेट में रुझान खोजने के बारे में है। और भविष्य के पैटर्न की पहचान करने के लिए इन प्रवृत्तियों का उपयोग करना। यह ज्ञान खोज प्रक्रिया में एक महत्वपूर्ण कदम है। इसमें अक्सर विशाल डेटा का विश्लेषण करना शामिल होता है जिसे पहले अनदेखा किया गया था।
डेटा विज्ञान अध्ययन का एक क्षेत्र है जिसमें बिग डेटा विश्लेषण, डेटा माइनिंग, पूर्वानुमानित मॉडलिंग, डेटा विज़ुअलाइजेशन, गणित और सांख्यिकी से सबकुछ शामिल है। डेटा विज्ञान को विज्ञान के चौथे प्रतिमान के रूप में जाना जाता है। (अन्य तीन सैद्धांतिक, अनुभवजन्य और कम्प्यूटेशनल) हैं। अकादमिक अक्सर डेटा विज्ञान में विशेष शोध करते हैं।
डेटा विज्ञान बनाम डेटा माइनिंग (इन्फोग्राफिक्स) के बीच हेड टू हेड तुलना
नीचे डेटा विज्ञान बनाम डेटा माइनिंग का शीर्ष 9 तुलना है
उदाहरण केस का प्रयोग करें
एक परिदृश्य पर विचार करें जहां आप भारत में एक प्रमुख खुदरा विक्रेता हैं। आपके पास भारत के 10 प्रमुख शहरों में 50 स्टोर चल रहे हैं और आप 10 वर्षों तक परिचालन कर रहे हैं।
मान लीजिए, आप 3 शहरों के उत्सव के मौसम के दौरान मिठाई की बिक्री की संख्या को खोजने के लिए पिछले 8 वर्षों के आंकड़ों का अध्ययन करना चाहते हैं। यदि यह आपका उद्देश्य है, तो मैं आपको डेटा माइनिंग विशेषज्ञता वाले व्यक्ति को नियोजित करने की सलाह दूंगा। डेटा माइनर शायद विरासत प्रणाली में संग्रहीत ऐतिहासिक जानकारी के माध्यम से जाएगा और रुझान निकालने के लिए एल्गोरिदम नियोजित करेगा।
एक और मामले पर विचार करें जहां आप जानना चाहते हैं कि कौन सी मिठाई को और अधिक सकारात्मक समीक्षा मिली है। इस मामले में, डेटा के आपके स्रोत डेटाबेस तक ही सीमित नहीं हो सकते हैं, वे सामाजिक वेबसाइटों या ग्राहक प्रतिक्रिया संदेशों तक बढ़ सकते हैं। इस मामले में, मेरा सुझाव आपको डेटा वैज्ञानिक को नियोजित करना होगा। डेटा वैज्ञानिक के रूप में कार्यरत व्यक्ति एल्गोरिदम लागू करने और इस सामाजिक-कम्प्यूटेशनल विश्लेषण को संचालित करने के लिए अधिक उपयुक्त है।
डेटा विज्ञान बनाम डेटा माइनिंग के बीच महत्वपूर्ण अंतर
नीचे डेटा विज्ञान और डेटा माइनिंग के बीच अंतर निम्नानुसार है
- डेटा माइनिंग एक ऐसी गतिविधि है जो डेटाबेस (केडीडी) प्रक्रिया में व्यापक ज्ञान खोज का हिस्सा है, जबकि डेटा विज्ञान एप्लाइड गणित या कंप्यूटर विज्ञान की तरह अध्ययन का एक क्षेत्र है।
- डेटा माइनिंग को व्यापक रूप से देखा जाता है जबकि डेटा माइनिंग को विशिष्ट माना जाता है।
- सांख्यिकीय विश्लेषण जैसे डेटा माइनिंग के तहत कुछ गतिविधियां, डेटा प्रवाह और पैटर्न पहचान लिखना डेटा विज्ञान के साथ अंतर कर सकता है।इसलिए, डेटा माइनिंग डेटा विज्ञान का सबसेट बन जाता है।
- डेटा माइनिंग में मशीन शिक्षा पैटर्न विज्ञान में अधिक उपयोग किया जाता है जबकि डेटा विज्ञान में इसका अधिक सामान्य उपयोग होता है।
ध्यान दें
- डेटा विज्ञान और डेटा माइनिंग को बिग डेटा विश्लेषण के साथ भ्रमित नहीं किया जाना चाहिए और किसी के पास बड़े डेटासेट पर काम करने वाले खनिक और वैज्ञानिक दोनों हो सकते हैं।
डेटा विज्ञान बनाम डेटा माइनिंग तुलना तालिका
| तुलना के लिए आधार | डेटा माइनिंग | डेटा विज्ञान |
| यह क्या है? | एक तकनीक | एक क्षेत्र |
| फोकस | व्यापार प्रक्रिया | वैज्ञानिक अध्ययन |
| लक्ष्य | डेटा को और अधिक उपयोग करने योग्य बनाएं | एक संगठन के लिए डेटा केंद्रित उत्पादों का निर्माण |
| उत्पादन | पैटर्न्स | विभिन्न |
| उद्देश्य | पहले ज्ञात प्रवृत्तियों को ढूँढना | सामाजिक विश्लेषण, पूर्वानुमानित मॉडल का निर्माण, अज्ञात तथ्यों का पता लगाने, आदि |
| व्यावसायिक परिप्रेक्ष्य | डेटा और सांख्यिकीय समझ में नेविगेट करने के ज्ञान वाले किसी व्यक्ति को डेटा माइनिंग का संचालन किया जा सकता है | एक व्यक्ति को मशीन शिक्षा, प्रोग्रामिंग, सूचना-ग्राफिक तकनीकों को समझने की आवश्यकता होती है और डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए डोमेन ज्ञान होता है |
| सीमा | डेटा माइनिंग डेटा विज्ञान का सबसेट हो सकता है क्योंकि माइनिंग गतिविधियां डेटा विज्ञान पाइपलाइन का हिस्सा हैं | बहुआयामी – डेटा विज्ञान में डेटा विज़ुअलाइजेशन, कम्प्यूटेशनल सोशल साइंसेज, सांख्यिकी, डेटा माइनिंग, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, et cetera शामिल हैं |
| सौदे (डेटा का प्रकार) | ज्यादातर संरचित | डेटा के सभी रूप – संरचित, अर्द्ध-संरचित और असंगठित |
| अन्य कम लोकप्रिय नाम | डेटा पुरातत्व, सूचना फसल, सूचना खोज, ज्ञान निष्कर्षण | डेटा संचालित विज्ञान |
निष्कर्ष – डेटा विज्ञान बनाम डेटा माइनिंग
तो तुम यहाँ जाओ! मुझे यकीन है कि अब आप जानते हैं कि दोनों के बीच महत्वपूर्ण अंतर क्या हैं और किस संदर्भ में दोनों का उपयोग किया जाना चाहिए। आपको याद रखना चाहिए कि डेटा विज्ञान और डेटा माइनिंग की कोई औपचारिक और सटीक परिभाषा नहीं है। अकादमिक और उद्योग के बीच अभी भी बहस चल रही है कि सटीक परिभाषा क्या है। हालांकि, इस आलेख में हमने जिन दो शर्तों का पता लगाया है, उनके उच्च स्तर के मतभेदों और विवरण के संबंध में सभी एक ही पृष्ठ पर हैं।
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